ARMA modely čast 3: zmiešané modely (ARMA) Beáta Stehlíková Časové rady, FMFI UK ARMA modely časť 3: zmiešané modely(arma) p.1/30
|
|
- Gizela Hrubá
- pred 5 rokmi
- Prehliadani:
Prepis
1 ARMA modely čast 3: zmiešané modely (ARMA) Beáta Stehlíková Časové rady, FMFI UK ARMA modely časť 3: zmiešané modely(arma) p.1/30
2 ARMA modely - motivácia I. Odhadneme ACF a PACF pre dáta a nepodobajú sa ani na AR, ani na MA proces Chceli by sme skúsit skombinovat AR a MA členy ARMA modely časť 3: zmiešané modely(arma) p.2/30
3 ARMA modely - motivácia II. Majme stacionárny a invertovatel ný proces: AR(p) MA(q) ACF(τ) nenulová 0 pre τ > q PACF(τ) 0 pre τ > p nenulová AR( ) reprezentácia konečný súčet nekonečný súčet MA( ) repr. (Wold) nekonečný súčet konečný súčet Žiadny z týchto modelov nepripúšt a možnost, že sa ani ACF, ani PACF nevynuluje po konečnom počte členov Na to by sme potrebovali proces s nekonečnou AR aj MA reprezentáciou Túto vlastnost majú zmiešané ARMA modely (zmiešané = AR aj MA členy) ARMA modely časť 3: zmiešané modely(arma) p.3/30
4 VII. Model ARMA(1,1) ARMA modely časť 3: zmiešané modely(arma) p.4/30
5 ARMA(1,1) - definícia Nech u t je biely šum, definujeme x t = δ+αx t 1 +u t βu t 1, pričom α β. Proces x t sa potom nazýva ARMA(1,1) proces. Zápis pomocou operátora posunu L: (1) (x t αx t 1 ) = δ+(u t βu t 1 ) (1 αl)x t = δ+(1 βl)u t ARMA modely časť 3: zmiešané modely(arma) p.5/30
6 ARMA(1,1) - Woldova repr. a stacionarita Vyjadríme z (1) proces x t : (2) x t =(1 αl) 1 δ+(1 αl) 1 (1 βl)u t Vieme, že(1 αl) 1 existuje, ak α <1avtomto prípade platí: (1 αl) 1 =1+αL+α 2 L Dosadíme do (2): x t = δ/(1 α)+(1+αl+α 2 L )(1 βl)u t = δ/(1 α)+u t +(α β)u t 1 +α(α β)u t teda vo Woldovej reprezentácii ψ 0 =1,ψ 1 = α(α β),ψ 2 = α 2 (α β),...,ψ k = α k (α β),... Podmienka stacionarity α <1sa dá zapísat aj tak, že koreň polynómu1 αl musí byt mimo jednotkového kruhu ARMA modely časť 3: zmiešané modely(arma) p.6/30
7 ARMA(1,1) - k podmienke α β Máme Woldovu reprezentáciu): x t = δ/(1 α)+(1+αl+α 2 L )(1 βl)u t = δ/(1 α)+u t +(α β)u t 1 +α(α β)u t Ak by bolo α=β, tak x t = δ/(1 α)+u t, teda náš proces je iba konštanta + biely šum ARMA modely časť 3: zmiešané modely(arma) p.7/30
8 ARMA(1,1) - invertovatel nost Vyjadríme z (1) proces bieleho šumu u t, aby sme dostali proces x t vyjadrený pomocou jeho starších hodnôt + aktuálnej hodnoty bieleho šumu: δ+(1 αl)x t = (1 βl)u t (1 βl) 1 δ+(1 βl) 1 (1 αl)x t = u t Vieme, že inverzný operátor(1 βl) 1 existuje, ak β <1 Táto podmienka invertovatel nosti sa dá zapísat aj tak, že koreň polynómu1 βl musí byt mimo jednotkového kruhu ARMA modely časť 3: zmiešané modely(arma) p.8/30
9 ARMA(1,1) - zhrnutie Pripomeňme si proces (1): (1 αl)x t = δ+(1 βl)u t Podmienka stacionarity: koreň polynómu1 αl je mimo jednotkového kruhu závisí teda iba od AR časti procesu Podmienka invertovatel nosti: koreň polynómu1 βl je mimo jednotkového kruhu závisí teda iba od MA časti procesu ARMA modely časť 3: zmiešané modely(arma) p.9/30
10 VIII. Model ARMA(p,q) ARMA modely časť 3: zmiešané modely(arma) p.10/30
11 ARMA(p,q) - definícia Nech u t je biely šum, definujeme x t = δ+α 1 x t α p x t p +u t β 1 u t 1... β q u t q, tento proces sa potom nazýva ARMA(p,q) proces. Zápis pomocou operátora posunu L: (1 α 1 L...α p L p )x t = δ+(1 β 1 L... β q L q )u t (3) α(l)x t = δ+β(l)u t pričom požadujeme, aby polynómy α(l), β(l) nemali spoločný koreň (podrobnejšie o tejto podmienke neskôr) ARMA modely časť 3: zmiešané modely(arma) p.11/30
12 ARMA(p,q) - Woldova repr., stacionarita Z rovnice (3) vyjadríme x t : α(l)x t = δ+β(l)u t x t = α(l) 1 δ+α(l) 1 β(l)u t Potrebujeme α(l) 1 β(l): α(l) 1 β(l) = ψ 0 +ψ 1 L+ψ 2 L β(l) = α(l)(ψ 0 +ψ 1 L+ψ 2 L ) (1 β 1 L... β q L q ) = (1 α 1 L...α p L p ) (ψ 0 +ψ 1 L+ψ 2 L ) Roznásobíme a porovnáme koeficinety pri L j ARMA modely časť 3: zmiešané modely(arma) p.12/30
13 ARMA(p,q) - Woldova repr., stacionarita Pre koeficinety ψ j Woldovej reprezentácie dostaneme: diferenčnú rovnicu ψ k α 1 ψ k 1... α p ψ k p =0 začiatočné podmienky Kvôli konvergencii radu φ 2 j musia byt korene charakteristického polynómu λ p α 1 λ p 1...α p =0 vnútri, t.j. korene α(l)=0mimo jednotkového kruhu ARMA modely časť 3: zmiešané modely(arma) p.13/30
14 ARMA(p,q) - invertovatel nost Z rovnice (3) vyjadríme u t : α(l)x t = δ+β(l)u t β(l)u t = δ+α(l)x t u t = β(l) 1 δ+β(l) 1 α(l)x t Toto sa dá spravit, ak existuje inverzný operátor β(l) 1, čo je vtedy, ked korene β(l)=0sú mimo jednotkového kruhu ARMA modely časť 3: zmiešané modely(arma) p.14/30
15 ARMA(p,q) - momenty Stredná hodnota: µ: x t = δ+α 1 x t α p x t p +u t β 1 u t 1... β q u t q µ=δ+α 1 µ+...+α p µ µ= Variancia, autokovariancie - nech δ=0: δ 1 α 1... α p x t = α 1 x t α p x t p +u t β 1 u t 1... β q u t q / x t s, E[.] γ(s) = α 1 γ(s 1)+...+α p γ(s p) +E[u t x t s ] β 1 E[u t 1 x t s ]... β q E[u t q x t s ] ARMA modely časť 3: zmiešané modely(arma) p.15/30
16 ARMA(p,q) - momenty Pre s > q sú všetky stredné hodnoty E[u t x t s ],E[u t 1 x t s ],...,E[u t p x t s ] nulové pre s > q s > p (lebo na použitie nasledujúcej diferenčnej rovnice potrebujeme aspoň p začiatočných hodnôt) máme diferenčnú rovnicu pre autokovariancie: (4) γ(s)=α 1 γ(s 1)+...+α p γ(s p) ACF - vydelením (4) varianciou γ(0) dostaneme diferenčnú rovnicu pre autokorelácie ρ(s), s >max(p,q): (5) ρ(s)=α 1 ρ(s 1)+...+α p ρ(s p) - rovnaká diferenčná rovnica ako pre proces bez MA časti, začiatočné pomienky však MA koeficienty obsahujú ARMA modely časť 3: zmiešané modely(arma) p.16/30
17 Príklad: ARMA(1,1) Podrobnejší výpočet pre ARMA(1,1) Stredná hodnota µ: x t = δ+αx t 1 +u t βu t 1 / E[.] µ = δ+αµ+0 µ= δ 1 α Variancia, autokovariancie - pre δ=0: x t = αx t 1 +u t βu t 1 / x t s, E[.] E[x t x t s ] = αe[x t 1 x t s ]+E[u t x t s ] βe[u t 1 x t s ] (6) γ(s) = αγ(s 1)+E[u t x t s ] βe[u t 1 x t s ] Stredná hodnota E[u t x t s ] je nenulová len pre s=0, E[u t 1 x t s ] je nenulová len pre s=0apre s=1 ARMA modely časť 3: zmiešané modely(arma) p.17/30
18 Príklad: ARMA(1,1) Konkrétne hodnoty E[u t x t s ] a E[u t 1 x t s ] vypočítame z Woldovej reprezentácie x t s = u t s +(α β)u t s a +α(α β)u t s Dostaneme: E[u t x t s ]= { σ 2 preτ=0 0 preτ=1,2,3,... E[u t 1 x t s ]= a dosadíme do (6). (α β)σ 2 preτ=0 σ 2 preτ=1 0 preτ=2,3,... ARMA modely časť 3: zmiešané modely(arma) p.18/30
19 Príklad: ARMA(1,1) Nakoniec z (6) dostaneme pre s=0, s=1: s=0 γ(0)=αγ(1)+σ 2 β(α β)σ 2 s=1 γ(1)=αγ(0) βσ 2 sústava 2 rovníc s 2 neznámymi, jej riešením je γ(0) = 1+β2 2αβ 1 α 2 σ 2,γ(1)= (α β)(1 αβ) 1 α 2 σ 2 (7) Pre s = 2, 3,... dostaneme rekurentný predpis pre d alšie γ(s): γ(s)=αγ(s 1) ARMA modely časť 3: zmiešané modely(arma) p.19/30
20 Príklad: ARMA(1,1) Pre s=2,3,... máme γ(s) = αγ(s 1) ρ(s) = αρ(s 1) / 1 γ(0) tá istá diferenčná rovnica pre ACF, ako by bola pre proces bez MA časti ale s inou začiatočnou podmienkou - zo vzt ahu (7) máme - závisí aj od MA časti ρ(1)= γ(1) γ(0) =(α β)(1 αβ) (1+β 2 2αβ) ARMA modely časť 3: zmiešané modely(arma) p.20/30
21 PACF PACF počítame rovnako ako predtým pomocou determinantov: (8) Φ kk = det det 1 ρ(1)... ρ(1) ρ(1) 1... ρ(2) ρ(k 1) ρ(k 2)... ρ(k) 1 ρ(1)... ρ(k 1) ρ(1) 1... ρ(k 2) ρ(k 1) ρ(k 2)... 1 Príklad: pre ARMA(1,1) proces dosadzujeme ρ(k)=α k 1 ρ(1), ρ(1)= (α β)(1 αβ) (1+β 2 2αβ) ARMA modely časť 3: zmiešané modely(arma) p.21/30
22 Príklad - vypočítaná ACF a PACF NEPLATÍ, že ACF(k)=0pre k > q a PACF(k)=0pre k > p (minulé roky častá chyba pri komentovaní ACF, PACF), príklad ARMA procesu: ARMA modely časť 3: zmiešané modely(arma) p.22/30
23 Príklad - reálne dáta [Kirchgässner, Wolters], example 2.15 USA, marec august 2003 USR t = 3-mesačná úroková miera ARMA modely časť 3: zmiešané modely(arma) p.23/30
24 Príklad - reálne dáta Odhadnutý model pre diferencie premennej USR: ARMA modely časť 3: zmiešané modely(arma) p.24/30
25 Príklad - reálne dáta Otázky k výstupu: Je odhadnutý model stacionárny? Je invertovatel ný? "The autocorrelogram of the estimated residuals... not provide any evidence of a higher order process" - vysvetlite "...the Box-Ljung Q statistic, which is calculated for this model with 12 autocorrelation coefficients (i.e. with 10 degrees of freedom)..." sformulujte nulovú hypotézu, ktorá sa tu testuje zdôvodnite počet stupňov vol nosti aký je záver testu? ARMA modely časť 3: zmiešané modely(arma) p.25/30
26 ARMA(p,q) - spoločné AR a MA korene Pripome ˇme si definíciu ARMA(p,q) procesu: (1 α 1 L... α p L p )x t = δ+(1 β 1 L... β q L q )u t α(l)x t = δ+β(l)u t pričom požadujeme, aby polynómy α(l), β(l) nemali spoločné korene Prečo nemôžu mat polynómy α(l), β(l) spoločné korene? Zovšeobecnenie toho, že pre ARMA(1,1) musí byt α β, inak máme triviálny proces "konštanta + biely šum" ARMA modely časť 3: zmiešané modely(arma) p.26/30
27 ARMA(p,q) - spoločné AR a MA korene Uvažujme "ARMA(2,2)" proces (1 α 1 L α 2 L 2 )x t = δ+(1 β 1 L β 2 L 2 )u t, kde 1 α 1 L α 2 L 2 = (1 γl)(1 γ 1 L) 1 β 1 L β 2 L 2 = (1 γl)(1 γ 2 L) t.j. AR a MA polynómy majú spoločný koreň γ Potom sa proces dá zapísat nasledovne: (1 γl)(1 γ 1 L)x t = δ+(1 γl)(1 γ 2 L)u t (1 γ 1 L)x t = (1 γl) 1 δ+(1 γ 2 L)u t teda je to ARMA(1,1), a nie ARMA(2,2) model Prakticky - ak dostaneme vel mi blízky AR a MA koreň, treba namiesto ARMA(p,q) skúsit ARMA(p-1,q-1) model ARMA modely časť 3: zmiešané modely(arma) p.27/30
28 ARMA(p,q) - príklad PRÍKLAD: ARMA(1,2) model pre diferencie zlogaritmovaných cien kakaa (dáta z predchádzajúcej kapitoly): ARMA modely časť 3: zmiešané modely(arma) p.28/30
29 ARMA(p,q) - príklad Kontrola rezíduí: ARMA modely časť 3: zmiešané modely(arma) p.29/30
30 ARMA(p,q) - príklad CVIČENIE: Vypočítajte korene AR a MA časti procesu Dostaneme: AR koreň je bízko jedného z MA koreňov Mali by sme teda namiesto ARMA(1,2) skúsit ARMA(0,1) = MA(1) model, a ten naozaj na minulej prednáške vyšiel ako dobrý model pre tieto dáta ARMA modely časť 3: zmiešané modely(arma) p.30/30
Autoregresné (AR) procesy Beáta Stehlíková Časové rady, FMFI UK Autoregresné(AR) procesy p.1/22
Autoregresné (AR) procesy Beáta Stehlíková Časové rady, FMFI UK Autoregresné(AR) procesy p.1/22 Príklad 1 AR(2) proces z prednášky: x t =1.4x t 1 0.85x t 2 +u t V R-ku: korene charakteristického polynómu
PodrobnejšieJednotkový koreň (unit root), diferencovanie časového radu, unit root testy Beáta Stehlíková Časové rady, FMFI UK, 2011/2012 Jednotkový koreň(unit roo
Jednotkový koreň (unit root), diferencovanie časového radu, unit root testy Beáta Stehlíková Časové rady, FMFI UK, 2011/2012 Jednotkový koreň(unit root),diferencovanie časového radu, unit root testy p.1/18
PodrobnejšieMicrosoft Word - 6 Výrazy a vzorce.doc
6 téma: Výrazy a vzorce I Úlohy na úvod 1 1 Zistite definičný obor výrazu V = 4 Riešte sústavu 15 = 6a + b, = 4a c, 1 = 4a + b 16c Rozložte na súčin výrazy a) b 4 a 18, b) c 5cd 10c d +, c) 6 1 s + z 4
Podrobnejšie2.5. Dotyčnica krivky, dotykový kužeľ. Nech f je krivka a nech P V (f) (t.j. m P (f) 1). Ak m P (f) = r a l je taká priamka, že I P (f, l) > r, potom
2.5. Dotyčnica krivky, dotykový kužeľ. Nech f je krivka a nech P V (f) (t.j. m P (f) 1). Ak m P (f) = r a l je taká priamka, že I P (f, l) > r, potom l nazývame dotyčnicou krivky f v bode P. Pre daný bod
PodrobnejšieModelovanie nového produktu na trhu: Bassov model Beáta Stehlíková Cvičenia z časových radov, FMFI UK Modelovanie nového produktu na trhu: Bassov mode
Modelovanie nového produktu na trhu: Bassov model Beáta Stehlíková Cvičenia z časových radov, FMFI UK Modelovanie nového produktu na trhu: Bassov model p.1/19 Úvod Frank Bass (1926-2006) - priekopník matematických
PodrobnejšieÚvod do lineárnej algebry Monika Molnárová Prednášky 2006
Úvod do lineárnej algebry Monika Molnárová Prednášky 2006 Prednášky: 1. 3. marca 2006 2. 10. marca 2006 c RNDr. Monika Molnárová, PhD. Obsah 1 Aritmetické vektory a matice 4 1.1 Aritmetické vektory........................
PodrobnejšieIII. Diferenciálny počet funkcie viac premenných (Prezentácia k prednáškam, čast B) Matematická analýza IV (ÚMV/MAN2d/10) RNDr. Lenka Halčinová, PhD.
III. Diferenciálny počet funkcie viac premenných (Prezentácia k prednáškam, čast B) (ÚMV/MAN2d/10) lenka.halcinova@upjs.sk 11. apríla 2019 3.3 Derivácia v smere, vzt ah diferenciálu, gradientu a smerovej
PodrobnejšiePrenosový kanál a jeho kapacita
Prenosový kanál a jeho kapacita Stanislav Palúch Fakulta riadenia a informatiky, Žilinská univerzita 5. mája 2011 Stanislav Palúch, Fakulta riadenia a informatiky, Žilinská univerzita Prenosový kanál a
PodrobnejšieOceňovanie amerických opcií p. 1/17 Oceňovanie amerických opcií Beáta Stehlíková Finančné deriváty, FMFI UK Bratislava
Oceňovanie amerických opcií p. 1/17 Oceňovanie amerických opcií Beáta Stehlíková Finančné deriváty, FMFI UK Bratislava Oceňovanie amerických opcií p. 2/17 Európske a americké typy derivátov Uvažujme put
PodrobnejšieO možnosti riešenia deformácie zemského povrchu z pohladu metódy konecných prvkov konference pro studenty matematiky
O možnosti riešenia deformácie zemského povrchu z pohľadu metódy konečných prvkov 19. konference pro studenty matematiky Michal Eliaš ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE Katedra matematiky 7. 9. 6. 2011
PodrobnejšieA 1
Matematika A :: Test na skúške (ukážka) :: 05 Daná je funkcia g : y 5 arccos a) Zistite oblasť definície funkcie b) vyjadrite inverznú funkciu g Zistite rovnice asymptot (so smernicou bez smernice) grafu
PodrobnejšieUNIVERZITA KOMENSKÉHO V BRATISLAVE FAKULTA MATEMATIKY, FYZIKY A INFORMATIKY Modelovanie dynamickej korelácie vo finančných modeloch DIPLOMOVÁ PRÁCA 20
UNIVERZITA KOMENSKÉHO V BRATISLAVE FAKULTA MATEMATIKY, FYZIKY A INFORMATIKY Modelovanie dynamickej korelácie vo finančných modeloch DIPLOMOVÁ PRÁCA 2019 Bc. Márius Kostroš UNIVERZITA KOMENSKÉHO V BRATISLAVE
PodrobnejšieSiete vytvorené z korelácií casových radov
Siete vytvorené z korelácií časových radov Beáta Stehlíková 2-EFM-155 Analýza sociálnych sietí Fakulta matematiky, fyziky a informatiky, UK v Bratislave, 2019 Siete vytvorené z korelácií Siete vytvorené
PodrobnejšieMetódy dokazovanie v matematike 1 Základné pojmy Matematika exaktná veda vybudovaná DEDUKTÍVNE ZÁKLADNÉ POJMY základy každej matematickej teórie sú in
Metódy dokazovanie v matematike 1 Základné pojmy Matematika exaktná veda vybudovaná DEDUKTÍVNE ZÁKLADNÉ POJMY základy každej matematickej teórie sú intuitívne jasné a názorné napr. prirodzené čísla, zlomok,
PodrobnejšiePreco kocka stací? - o tom, ako sú rozdelené vlastné hodnoty laplasiánu v limite, ked sú velké
o tom, ako sú rozdelené vlastné hodnoty laplasiánu v limite, keď sú veľké o tom, ako sú rozdelené vlastné hodnoty laplasiánu v limite, keď sú veľké zaujímavé, ale len pre matematikov... NIE! o tom, ako
Podrobnejšie1. KOMPLEXNÉ ČÍSLA 1. Nájdite výsledok operácie v tvare x+yi, kde x, y R. a i (5 2i)(4 i) b. i(1 + i)(1 i)(1 + 2i)(1 2i) (1 7i) c. (2+3i) a+bi d
KOMPLEXNÉ ČÍSLA Nájdite výsledok operácie v tvare xyi, kde x, y R 7i (5 i)( i) i( i)( i)( i)( i) ( 7i) (i) abi a bi, a, b R i(i) 5i Nájdite x, y R také, e (x y) i(x y) = i (ix y)(x iy) = i y ix x iy i
PodrobnejšiePokrocilé programovanie XI - Diagonalizácia matíc
Pokročilé programovanie XI Diagonalizácia matíc Peter Markoš Katedra experimentálnej fyziky F2-523 Letný semester 2015/2016 Obsah Fyzikálne príklady: zviazané oscilátory, anizotrópne systémy, kvantová
Podrobnejšie4. Pravidlo ret azenia. Často sa stretávame so skupinami premenných, ktoré zložitým spôsobom závisia od iných skupín premenných. Pravidlo ret azenia p
4. Pravidlo ret azenia. Často sa stretávame so skupinami premenných, ktoré zložitým spôsobom závisia od iných skupín premenných. Pravidlo ret azenia pre funkcie viacerých premenných je univerzálna metóda,
PodrobnejšieParalelné algoritmy, cast c. 2
Paralelné algoritmy, čast č. 2 František Mráz Kabinet software a výuky informatiky, MFF UK, Praha Paralelné algoritmy, 2009/2010 František Mráz (KSVI MFF UK) Paralelné algoritmy, čast č. 2 Paralelné algoritmy,
PodrobnejšieFunkcie viac premenných
Funkcie viac premenných January 21, 215 Regulárne zobrazenia Nech je zobrazenie X = Φ(T) dané rovnicami: x 1 = ϕ 1 (t 1, t 2,, t n), x 2 = ϕ 2 (t 1, t 2,, t n), x n = ϕ n(t 1, t 2,, t n), a ak majú funkcie
PodrobnejšieInformačné technológie
Informačné technológie Piatok 15.11. 2013 Matúš Péči Barbora Zahradníková Soňa Duchovičová Matúš Gramlička Začiatok/Koniec Z K Vstup/Výstup A, B Načítanie vstupných premenných A, B resp. výstup výstupných
PodrobnejšieVybrané kapitoly zo štatistickej fyziky - domáce úlohy Michal Koval 19. mája 2015 Domáca úloha č. 1 (pochádza z: [3]) Systém pozos
Vybrané kapitoly zo štatistickej fyziky - domáce úlohy Michal Koval koval@fmph.uniba.sk 19. mája 2015 Domáca úloha č. 1 (pochádza z: [3]) Systém pozostávajúci z N nezávislých spinov. Každý zo spinov sa
PodrobnejšieZákladné stochastické procesy vo financiách
Technická Univerzita v Košiciach Ekonomická fakulta 20. Január 2012 základné charakteristiky zmena hodnoty W t simulácia WIENEROV PROCES základné charakteristiky základné charakteristiky zmena hodnoty
PodrobnejšieSRPkapitola06_v1.docx
Štatistické riadenie procesov Regulačné diagramy na reguláciu porovnávaním 6-1 6 Regulačné diagramy na reguláciu porovnávaním Cieľ kapitoly Po preštudovaní tejto kapitoly budete vedieť: čo sú regulačné
PodrobnejšieMicrosoft Word - skripta3b.doc
6. Vlastnosti binárnych relácií V tejto časti sa budeme venovať šiestim vlastnostiam binárnych relácií. Najprv si uvedieme ich definíciu. Reláciu R definovanú v množine M nazývame: a ) reflexívnou, ak
Podrobnejšie9. kapitola Maticová algebra II systém lineárnych rovníc, Frobeniova veta, Gaussova eliminačná metóda, determinanty 1. Systém lineárnych rovníc Systém
9. kapitola Maticová algebra II systém lineárnych rovníc, Frobeniova veta, Gaussova eliminačná metóda, determinanty. Systém lineárnych rovníc Systém lineárnych rovníc, ktorý obsahuje m rovníc o n neznámych
PodrobnejšieLukacikova-Lukacik-Szomolanyi2006
Praktické problémy kointegračnej analýzy Martin Lukáčik, Adriana Lukáčiková, Karol Szomolányi Analýza stacionarity a určenie rádu integrácie premenných má význam nielen v prípade vektorovo autoregresných
PodrobnejšieUNIVERZITA KOMENSKÉHO V BRATISLAVE FAKULTA MATEMATIKY, FYZIKY A INFORMATIKY SYMETRICKÉ POLYNÓMY A ROZKLAD POLYNÓMU NA IREDUCIBILNÉ ČINITELE BAKALÁRSKA
UNIVERZITA KOMENSKÉHO V BRATISLAVE FAKULTA MATEMATIKY, FYZIKY A INFORMATIKY SYMETRICKÉ POLYNÓMY A ROZKLAD POLYNÓMU NA IREDUCIBILNÉ ČINITELE BAKALÁRSKA PRÁCA 2014 BYSTRÍK KUBALA UNIVERZITA KOMENSKÉHO V
PodrobnejšiePhoto Album
MZDY Stravné lístky COMPEKO, 2019 V programe je prepracovaná práca s evidencoiu stravných lístkov. Z hľadiska dátových štruktúr je spracovanie stravných lístkov rozložené do súborov MZSTRLH.dbf a MZSTRLP.dbf,
PodrobnejšieParalelné algoritmy, cast c. 3
Paralelné algoritmy, čast č. 3 František Mráz Kabinet software a výuky informatiky, MFF UK, Praha Paralelné algoritmy, 2009/2010 František Mráz (KSVI MFF UK) Paralelné algoritmy, čast č. 3 Paralelné algoritmy,
PodrobnejšieTeória pravdepodobnosti Zákony velkých císel
10. Zákony veľkých čísel Katedra Matematických metód Fakulta Riadenia a Informatiky Žilinská Univerzita v Žiline 6. apríla 2014 1 Zákony veľkých čísel 2 Centrálna limitná veta Zákony veľkých čísel Motivácia
PodrobnejšieNeineárne programovanie zimný semester 2018/19 M. Trnovská, KAMŠ, FMFI UK 1
Neineárne programovanie zimný semester 2018/19 M. Trnovská, KAMŠ, FMFI UK 1 Metódy riešenia úloh nelineárneho programovania využívajúce Lagrangeovu funkciu 2 Veta: Bod ˆx je optimálne riešenie úlohy (U3)
PodrobnejšieInformačná a modelová podpora pre kvantifikáciu prvkov daňovej sústavy SR
Nelineárne optimalizačné modely a metódy Téma prednášky č. 5 Prof. Ing. Michal Fendek, CSc. Katedra operačného výskumu a ekonometrie Ekonomická univerzita Dolnozemská 1 852 35 Bratislava Označme ako množinu
PodrobnejšieMO_pred1
Modelovanie a optimalizácia Ľudmila Jánošíková Katedra dopravných sietí Fakulta riadenia a informatiky Žilinská univerzita, Žilina Ludmila.Janosikova@fri.uniza.sk 041/5134 220 Modelovanie a optimalizácia
PodrobnejšieAplikace matematiky- záverečná práca Juraj Bodík 28. septembra 2017 Definície Žena - objekt ohodnotený celým číslom. Každé dve ženy sa dajú porovnat a
Aplikace matematiky- záverečná práca Juraj Bodík 28. septembra 207 Definície Žena - objekt ohodnotený celým číslom. aždé dve ženy sa dajú porovnat a rozlíšit, t.j. žiadne dve nemajú rovanké hodnotenie.
PodrobnejšieŠtruktúra Modelu Výsledky odhadu Záver Trh práce v krajinách strednej Európy: Small Search and Matching Model Martin Železník Národná Banka Slovenska
Trh práce v krajinách strednej Európy: Small Search and Matching Model Národná Banka Slovenska Humusoft, 06.06.2013 Obsah 1 Štruktúra Modelu Domácnosti Firmy Trh práce Nastavenie miezd Uzavretie modelu
PodrobnejšieJozef Kiseľák Sada úloh na precvičenie VIII. 15. máj 2014 A. (a) (b) 1
Jozef Kiseľák Sada úloh na precvičenie VIII. 15. máj 2014 A. (a) (b) 1 A Pomocou Charpitovej metódy vyriešte rovnicu. x u x + y u y = u u x y u 2 = xy u u x y 3. u 2 y = u y u 4. u 2 x = u x u u x = B.
Podrobnejšie8 Cvičenie 1.1 Dokážte, že pre ľubovoľné body X, Y, Z platí X + Y Z = Z + Y X. 1.2 Dokážte, že pre ľubovoľné body A, B, D, E, F, G afinného priestoru
8 Cvičenie 1.1 Dokážte, že pre ľubovoľné body X, Y, Z platí X + Y Z = Z + Y X. 1. Dokážte, že pre ľubovoľné body A, B, D, E, F, G afinného priestoru P platí F B = F A, BD = AE, DG = EG F = G. 1.3 Dokážte
PodrobnejšieMonday 25 th February, 2013, 11:54 Rozmerová analýza M. Gintner 1.1 Rozmerová analýza ako a prečo to funguje Skúsenost nás učí, že náš svet je poznate
Monday 25 th February, 203, :54 Rozmerová analýza M. Gintner. Rozmerová analýza ako a prečo to funguje Skúsenost nás učí, že náš svet je poznatel ný po častiach. Napriek tomu, že si to bežne neuvedomujeme,
PodrobnejšieÚlohy o veľkých číslach 6. Deliteľnosť In: Ivan Korec (author): Úlohy o veľkých číslach. (Slovak). Praha: Mladá fronta, pp Persistent UR
Úlohy o veľkých číslach 6. Deliteľnosť In: Ivan Korec (author): Úlohy o veľkých číslach. (Slovak). Praha: Mladá fronta, 1988. pp. 68 75. Persistent URL: http://dml.cz/dmlcz/404183 Terms of use: Ivan Korec,
PodrobnejšieFAKULTA MATEMATIKY, FYZIKY A INFORMATIKY UNIVERZITY KOMENSKÉHO V BRATISLAVE Ekonomická a finančná matematika Modelovanie rovnovážneho výmenného kurzu
FAKULTA MATEMATIKY, FYZIKY A INFORMATIKY UNIVERZITY KOMENSKÉHO V BRATISLAVE Ekonomická a finančná matematika Modelovanie rovnovážneho výmenného kurzu pomocou panelových modelov Diplomová práca Diplomant:
PodrobnejšieMicrosoft PowerPoint - Zeman_Senaj.ppt
DSGE model pre Slovensko Juraj Zeman, Matúš Senaj Cieľ projektu Vytvoriť DSGE model slovenskej ekonomiky, ktorý by slúžil ako laboratórium na štúdium hospodárskych cyklov umožnil analyzovať efekty rôznych
PodrobnejšieBariéra, rezonančné tunelovanie Peter Markoš, KF FEI STU February 25, 2008 Typeset by FoilTEX
Bariéra, rezonančné tunelovanie Peter Markoš, KF FEI STU February 25, 28 Typeset by FoilTEX Obsah 1. Prechod potenciálovou bariérou, rezonančná transmisia, viazané stavy. 2. Rozptylová matica S a transfer
PodrobnejšieMicrosoft Word - zapis-predmetov-AiS
Zápis predmetov do AiS na aktuálny akademický rok Pred zápisom predmetov Vám odporúčame pozorne si prečítať študijný plán pre Váš študijný program. Môžete si ho zobraziť v AiSe kliknutím na "Študijné programy"
PodrobnejšieNumerické riešenie všeobecnej (klasickej) DMPK rovnice.
Numerické riešenie všeobecnej (klasickej) DMPK rovnice. J. Brndiar, R. Derian, P. Markos 11.6.27 1 Úvod Vodivost a transfér matica DMPK vs. zovšeobecnená DMPK rovnica 2 Numerické riešenie Ciel e Predpríprava
Podrobnejšie9.1 MOMENTY ZOTRVACNOSTI \(KVADRATICKÉ MOMENTY\) A DEVIACNÝ MOMENT PRIEREZU
Učebný cieľ kapitoly Po preštudovaní tejto kapitoly by ste mali ovládať: Charakteristiku kvadratických momentov prierezových plôch. Ako je definovaný kvadraticky moment plochy k osi a k pólu. Ako je definovaný
PodrobnejšieVzorové riešenia úlohy 4.1 Bodovanie Úvod do TI 2010 Dôvod prečo veľa z Vás malo málo bodov bolo to, že ste sa nepokúsili svoje tvrdenia dokázať, prič
Vzorové riešenia úlohy 4.1 Bodovanie Úvod do TI 2010 Dôvod prečo veľa z Vás malo málo bodov bolo to, že ste sa nepokúsili svoje tvrdenia dokázať, pričom to je veľmi dôležitá súčasť úlohy. Body sa udeľovali
PodrobnejšieCvičenie 9 Riešené príklady 1. Príklad min f(x 1, x 2 ) = x x x 1 s.t. x 1 80 x 1 + x Pre riešenie úlohy vykonáme nasledujúce kroky
Cvičenie 9 Riešené príklady 1. Príklad min f(x 1, x 2 ) = x 2 1 + x2 2 + 60x 1 s.t. x 1 80 x 1 + x 2 120 Pre riešenie úlohy vykonáme nasledujúce kroky: 1. Najskôr upravíme ohraničenia do tvaru a následne
PodrobnejšieMeno: Škola: Ekonomická olympiáda 2017/2018 Test krajského kola SÚŤAŽ REALIZUJE PARTNERI PROJEKTU
Meno: Škola: Ekonomická olympiáda 2017/2018 Test krajského kola SÚŤAŽ REALIZUJE PARTNERI PROJEKTU Ekonomická olympiáda Test krajského kola 2017/2018 Pokyny pre študentov: Test obsahuje štyri časti. Otázky
PodrobnejšieTue Oct 3 22:05:51 CEST Začiatky s jazykom C 2.1 Štruktúra programu Štruktúra programu by sa dala jednoducho popísať nasledovnými časťami, kto
Tue Oct 3 22:05:51 CEST 2006 2. Začiatky s jazykom C 2.1 Štruktúra programu Štruktúra programu by sa dala jednoducho popísať nasledovnými časťami, ktoré si postupne rozoberieme: dátové typy príkazy bloky
PodrobnejšieSnímka 1
Generovanie LOGICKÝCH KONJUNKCIÍ doc. Ing. Kristína Machová, PhD. kristina.machova@tuke.sk http://people.tuke.sk/kristina.machova/ OSNOVA: 1. Prehľadávanie priestoru pojmov 2. Reprezentácia a použitie
PodrobnejšiePowerPoint Presentation
Vymenujte základné body fyzikálneho programu ktoré určujú metodológiu fyziky pri štúdiu nejakého fyzikálneho systému Ako vyzerá pohybová rovnica pre predpovedanie budúcnosti častice v mechanike popíšte,
PodrobnejšieRozvojom spoločnosti najmä v druhej polovici minulého storočia dochádza čím ďalej tým viac k zásahu človeka do životného prostredia
3 Prenos hmoty a energie 3.1 Stacionárny prípad 1. Prúd vody v rieke s prietokom Qs 10m 3 /s má koncentráciu chloridov cs 20mg/l. Prítok rieky s prietokom Qw 5m 3 /s má koncentráciu chloridov cw 40mg/l.
Podrobnejšie(Pom\371cka k p\370\355prav\354 v\375ukov\351 hodiny s podporou Classroom Managementu \(Matematika\))
1 of 12 20.10.2015 11:19 Pomůcka k přípravě výukové hodiny s podporou Classroom Managementu (Matematika) Obsah knihy: Mnohočleny Procenta Lomené výrazy Mocniny a odmocniny Zlomky Rovnice a soustavy rovnic
PodrobnejšieSnímka 1
Fyzika - prednáška 12 Ciele 5. Fyzikálne polia 5.4 Stacionárne magnetické pole 5.5 Elektromagnetické pole Zopakujte si Fyzikálne pole je definované ako... oblasť v určitom priestore, pričom v každom bode
PodrobnejšieMatematika 2 - cast: Funkcia viac premenných
Matematika 2 časť: Funkcia viac premenných RNDr. Jana Pócsová, PhD. Ústav riadenia a informatizácie výrobných procesov Fakulta BERG Technická univerzita v Košiciach e-mail: jana.pocsova@tuke.sk Spojitosť
PodrobnejšieViacnásobne použitelné oblasti spolahlivosti pre viacrozmernú kalibráciu
Viacnásobne použitel né oblasti spol ahlivosti pre viacrozmernú kalibráciu Martina Chvosteková Ústav merania Slovenská akadémia vied 22. január, Rekreačné zariadenie Rybník, 2018 Obsah 1 Predpoklady, model
PodrobnejšieSK MATEMATICKÁOLYMPIÁDA skmo.sk 2009/ ročník MO Riešenia úloh česko-poľsko-slovenského stretnutia 1. Určte všetky trojice (a, b, c) kladných r
SK MATEMATICKÁOLYMPIÁDA skmo.sk 009/010 59. ročník MO Riešenia úloh česko-poľsko-slovenského stretnutia 1. Určte všetky trojice (a, b, c) kladných reálnych čísel, ktoré sú riešením sústavy rovníc a b c
PodrobnejšiePríklad 5 - Benzén 3. Bilančná schéma 1. Zadanie príkladu n 1 = kmol/h Definovaný základ výpočtu. Na základe informácií zo zadania si ho bude v
Príklad 5 - enzén 3. ilančná schéma 1. Zadanie príkladu n 1 = 12.862 kmol/h efinovaný základ výpočtu. Na základe informácií zo zadania si ho bude vhodné prepočítať na hmotnostný tok. m 1 = n 1*M 1 enzén
PodrobnejšieŠtudent 1. kapitola Maticová algebra I 1.1 Definícia matice V mnohých prípadoch dáta majú štruktúru dvojrozmernej tabuľky, ktorá má m riadkov a n stĺp
Študent. kapitola Maticová algebra I. Definícia matice V mnohých prípadoch dáta majú štruktúru dvojrozmernej tabuľky, ktorá má m riadkov a n stĺpcov. Jednoduchý príklad dát tohto druhu je tabuľka, ktorá
PodrobnejšieJadrova fyzika - Bc.
Základné vlastnosti jadier 1-FYZ-601 Jadrová fyzika ZÁKLADNÉ VLASTNOSTI ATÓMOVÉHO JADRA 3. 10. 2018 Zhrnutie a základné poznatky 2/10 Praktické jednotky v jadrovej fyzike Je praktické využiť pre jednotky
PodrobnejšieOperačná analýza 2
Súradnicové sústavy a zobrazenia Súradnicové sústavy v rovine (E 2 ) 1. Karteziánska súradnicová sústava najpoužívanejšia súradnicová sústava; určená začiatkom O, kolmými osami x, y a rovnakými jednotkami
PodrobnejšieMicrosoft PowerPoint - Prog_p08.ppt
Štruktúra záznam Operácie s bitovými údajmi 1. Štruktúra záznam zložený typ štruktúry záznam varianty štruktúr záznam reprezentácia štruktúry záznam použitie štruktúry záznam v jazyku C 2. Operácie s bitovými
Podrobnejšie1 Rekurencie este raz riesenia niektorych rekurencii z cvik. mame danu rekurenciu napr T (n) = at ( n b ) + k. idea postupu je postupne rozpisovat cle
1 Rekurencie este raz riesenia niektorych rekurencii z cvik. mame danu rekurenciu napr at b + k. idea postupu je postupne rozpisovat cleny T b... teda T b = at + 1... dokym v tom neuvidime nejaky tvar
PodrobnejšieS rok 2 roky t = 4 1 rok MATEMATIKA I A REPETITÓRIUM Z MATEMATIKY pre Hospodársku informatiku Monika Molnárová Košice 2018
S 230 280 270 0 1 2 3 4 5 1 rok 2 roky t = 4 1 rok MATEMATIKA I A REPETITÓRIUM Z MATEMATIKY pre Hospodársku informatiku Monika Molnárová Košice 2018 MATEMATIKA I A REPETITÓRIUM Z MATEMATIKY pre Hospodársku
PodrobnejšieMODELLING OF HOUSE PRICES BY USING DEMOGRAPHIC AND ECONOMIC DETERMINANTS Miroslav Panik Julius Golej Daniela Spirkova Abstract Slovak real estate mark
MODELLING OF HOUSE PRICES BY USING DEMOGRAPHIC AND ECONOMIC DETERMINANTS Miroslav Panik Julius Golej Daniela Spirkova Abstract Slovak real estate market in 2007 recorded a relative boom, related primarily
PodrobnejšieZápisnica č
Zápisnica č. 9 / 2018-2019 z rokovania Kolégia dekana Strojníckej fakulty STU, ktoré sa uskutočnilo 13.5.2019 o 10:00 hod. Prítomní: Podľa prezenčnej listiny Program: 1. Kontrola rozhodnutí 2. Návrh rozpočtu
Podrobnejšie7/1/2015 Úvod do databáz, skúškový test, max 25 bodov, 90 min
19/1/2017 Úvod do databáz, skúškový test, max 60 bodov 1. Uvažujte databázu bez duplikátov a null hodnôt: lubipijan, Alkohol, navstivilidn, Pijan, Krcma, vypilidn, Alkohol, Mnozstvo. Platí: Idn Pijan,
PodrobnejšieOperačná analýza 2
Krivky (čiary) Krivku môžeme definovať: trajektória (dráha) pohybujúceho sa bodu, jednoparametrická sústava bodov charakterizovaná určitou vlastnosťou,... Krivky môžeme deliť z viacerých hľadísk, napr.:
PodrobnejšieMicrosoft Word - prechod_euro_prolca.doc
Prechod registračnej pokladne na EURO Čo sa musí vykonať pri prechode na EURO? Fiskálny modul - nastavenie prechodu na EURO. Precenenie predajných cien na kartách tovarov. Precenenie predajných cien na
PodrobnejšieOperačná analýza 2
Niektoré náhodné procesy majú v praxi veľký význam, pretože sa často vyskytujú, napr.: Poissonov proces proces vzniku a zániku Wienerov proces stacionárne procesy,... Poissonov proces je homogénny Markovov
PodrobnejšieDopyt po vzdelaní
Dopyt po vzdelaní 1. Úloha vzdelania v ekonomike Aký je prínos vzdelania k produktu ekonomiky? Ako sa mení dopyt po vzdelaní v súvislosti s ekonomickým rastom? Aká je nahraditeľnosť vzdelaných pracovníkov
PodrobnejšieFarba skupiny: červená Označenie úlohy:,zohrievanie vody elektrickým varičom (A) bez pokrievky, Úloha: Zistiť, ako závisí účinnosť zohrievania vody na
Farba skupiny: červená Označenie úlohy:,zohrievanie vody elektrickým varičom (A) bez pokrievky, Úloha: Zistiť, ako závisí účinnosť zohrievania vody na elektrickom variči od priemeru použitého hrnca. Hypotéza:
PodrobnejšieKatedra matematiky Fakulty humanitných a prírodných vied Prešovskej univerzity v Prešove ZOBRAZENIA a KUŽEĽOSEČKY Doc. RNDr.Ján Duplák, PhD. 2005
Katedra matematiky Fakulty humanitných a prírodných vied Prešovskej univerzity v Prešove ZOBRAZENIA a KUŽEĽOSEČKY Doc. RNDr.Ján Duplák, PhD. 2005 c Doc. RNDr. J á n D u p l á k, CSc. PREDSLOV Obsah AFINNÉ
PodrobnejšieMicrosoft Word - mnohouholnik.doc
Výpočet obsahu mnohouholníka Mnohouholník je daný súradnicami svojich vrcholov: A1[x1, y1], A2[x2, y2],..., An[xn, yn]. Aby sme sa vyhli komplikáciám, obmedzíme sa na prípad konvexného mnohouholníka. Súradnice
PodrobnejšiePocítacové modelovanie - Šírenie vln v nehomogénnom prostredí - FDTD
Počítačové modelovanie Šírenie vĺn v nehomogénnom prostredí - FDTD Peter Markoš Katedra experimentálnej fyziky F2-523 Letný semester 2016/2017 Úvod Hľadáme riešenia časovo závislej parciálnej diferenciálnej
PodrobnejšieAnalýza hlavných komponentov
Value at Risk Voľba parametrov výpočtu VaR Confidence level Dĺžka časového obdobia Hodnota investícií do jednotlivých finančných nástrojov Identifikácia rizikových faktorov Spôsob zohľadnenia korelácií
PodrobnejšieStat1_CV1 VES
Štatistika 1 Cvičenie č. 1 Triedenie, Aritmetický priemer Príklad č. 1 Pri sledovaní výkonnosti zamestnancov sa v 20 sledovaných dňoch zistili nasledovné údaje o počte vybavených klientov počas smeny v
PodrobnejšiePrijímacie skúšky kritériá pre školský rok 2018/2019 Študijný odbor 4236 M ekonomika pôdohospodárstva Prihlášky na štúdium v tomto študijnom odbore tr
Prijímacie skúšky kritériá pre školský rok 2018/2019 Študijný odbor 4236 M ekonomika pôdohospodárstva Prihlášky na štúdium v tomto študijnom odbore treba doručiť do 20. 4. 2018 Prijímacie skúšky budú v
PodrobnejšieZáklady automatického riadenia - Prednáška 2
Základy automatického riadenia Predná²ka 2 doc. Ing. Anna Jadlovská, PhD., doc. Ing. Ján Jadlovský, CSc. Katedra kybernetiky a umelej inteligencie Fakulta elektrotechniky a informatiky Technická univerzita
PodrobnejšieMatematický model činnosti sekvenčného obvodu 7 MATEMATICKÝ MODEL ČINNOSTI SEKVENČNÉHO OBVODU Konečný automat predstavuje matematický model sekvenčnéh
7 MTEMTICKÝ MODEL ČINNOSTI SEKVENČNÉHO OBVODU Konečný automat predstavuje matematický model sekvenčného obvodu. Konečný automat je usporiadaná pätica = (X, S, Y, δ, λ,) (7.) kde X je konečná neprázdna
PodrobnejšieStochastické procesy Beáta Stehlíková Finančné deriváty, SvF STU, LS 2011/2012 Stochastické procesy p.1/29
Stochastické procesy Beáta Stehlíková Finančné deriváty, SvF STU, LS 2011/2012 Stochastické procesy p.1/29 I. Wienerov proces, Brownov pohyb Stochastické procesy p.2/29 Stochastické procesy Stochastický
Podrobnejšie1 Portál pre odborné publikovanie ISSN Heuristický adaptívny PSD regulátor založený na miere kmitavosti Šlezárová Alexandra Elektrotechnika
1 Portál pre odborné publikovanie ISSN 1338-0087 Heuristický adaptívny PSD regulátor založený na miere kmitavosti Šlezárová Alexandra Elektrotechnika 28.04.2010 Článok spočíva v predstavení a opísaní algoritmu
PodrobnejšieAxióma výberu
Axióma výberu 29. septembra 2012 Axióma výberu Axióma VIII (Axióma výberu) ( S)[( A S)(A ) ( A S)( B S)(A B A B = ) ( V )( A S)( x)(v A = {x})] Pre každý systém neprázdnych po dvoch disjunktných množín
PodrobnejšieÚroveň strojového kódu procesor Intel Pentium Pamäťový operand Adresovanie pamäte Priama nepriama a indexovaná adresa Práca s jednorozmerným poľom Pra
Úroveň strojového kódu procesor Intel Pentium Pamäťový operand Adresovanie pamäte Priama nepriama a indexovaná adresa Práca s jednorozmerným poľom Praktické programovanie assemblerových funkcií Autor:
PodrobnejšieOptimal approximate designs for comparison with control in dose-escalation studies
Optimal approximate designs for comparison with control in dose-escalation studies a Radoslav Harman Fakulta matematiky, fyziky a informatiky Univerzity Komenského 15. 9. 2016 Optimálne aproximatívne dizajny
PodrobnejšieN Á R O D N Á R A D A S L O V E N S K E J R E P U B L I K Y VI. volebné obdobie Návrh Zákon z , ktorým sa mení a dopĺňa zákon č. 580/2004 Z. z.
N Á R O D N Á R A D A S L O V E N S K E J R E P U B L I K Y VI. volebné obdobie Návrh Zákon z...2012, ktorým sa mení a dopĺňa zákon č. 580/2004 Z. z. o zdravotnom poistení a o zmene a doplnení zákona č.
PodrobnejšieHranoly (11 hodín) September - 17 hodín Opakovanie - 8. ročník (6 hodín) Mesiac Matematika 9. ročník 5 hodín/týždeň 165 hodín/rok Tematický celok Poče
Hranoly ( hodín) September - 7 hodín Opakovanie - 8. ročník (6 hodín) Mesiac Matematika 9. ročník 5 hodín/týždeň 65 hodín/rok Tematický celok Počet hodín 6 Téma Obsahový štandard Výkonový štandard Opakovanie
Podrobnejšie53. ročník CHO, krajské kolo - odpoveďový hárok, kategória B
Pracovný list ÚLOHY ZO VŠEOBECNEJ A ANORGANICKEJ CHÉMIE Chemická olympiáda kategória B 53. ročník školský rok 2016/2017 Krajské kolo Juraj Bujdák Maximálne 40 bodov Doba riešenia: 60 minút Úloha 1 (15
PodrobnejšieMPRA Munich Personal RePEc Archive Inflation expectations and interest rates development in the Visegrad countries Rajmund Mirdala March 2009 Online a
MPRA Munich Personal RePEc Archive Inflation expectations and interest rates development in the Visegrad countries Rajmund Mirdala March 9 Online at http://mpra.ub.uni-muenchen.de/1759/ MPRA Paper No.
PodrobnejšieMicrosoft Word - typ_S_1_Priklad.doc
Ročné zúčtovanie zdravotného poistenia typ S Pokyny na vyplnenie Tlačivo typu S vypĺňa poistenec so súbehom viacerých činností bez zmeny sadzby poistného. Ide o súbehy: zamestnanec u viacerých zamestnávateľov
PodrobnejšieMicrosoft Word - Diskusia11.doc
Univerzita Komenského v Bratislave Fakulta matematiky, fyziky a informatiky MATEMATIKA - 011 sem vlepiť čiarový kód uchádzača Test obsahuje 30 úloh. Na jeho vypracovanie máte 90 minút. Každá úloha spolu
PodrobnejšieTesty z CSS_2015_16
Previerkové otázky na skúšku z ČSS 1. Vyjadrite slovne a matematicky princíp superpozície pre lineárnu diskrétnu sústavu. 2. Čo fyzikálne predstavuje riešenie homogénnej a nehomogénnej lineárnej diferenčne
PodrobnejšieNovinky programu MSklad
Novinky v programe MSklad 1.51 Poznámka v receptúre V receptúre je možné po novom pripísať ku každej položke poznámku, ktorá sa potom zobrazí pri tlači delenej žiadanky a voliteľne tiež pri tlači komplexnej
Podrobnejšie8
8. Funkcie pre prácu s údajmi 8.1. Základné funkcie pre prácu s údajmi MATLAB umožňuje aj štatistické spracovanie údajov. Jednotlivé prvky sú zadávané ako matica (vektor). V prípade matice sa operácie
PodrobnejšieInformácie o nákladoch a poplatkoch za službu mfondy Supermarket podielových fondov V tomto dokumente predstavujeme predpokladané celkové náklady a po
Informácie o nákladoch a poplatkoch za službu mfondy Supermarket podielových fondov V tomto dokumente predstavujeme predpokladané celkové náklady a poplatky vznikajúce pri službe mfondy Supermarket podielových
PodrobnejšieČísla Nájdite všetky dvojice prirodzených čísiel, ktoré vyhovujú rovnici: 2 ( a+ b) ( a b) + 2b ( a+ 2b) 2b = 49 RIEŠENIE ( ) ( ) ( ) 2 a+ b a
Čísla 9 89. Nájdite všetky dvojice prirodzených čísiel, ktoré vyhovujú rovnici: ( a+ b) ( a b) + b ( a+ b) b 9 ( ) ( ) ( ) a+ b a b + b a+ b b 9 ( a b ) + ab + b b 9 a b + ab + b 9 a + ab + b 9 a+ b 9
Podrobnejšie